Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data

37IV- 3.3.4 Tujuan Penelitian Melalui tujuan penelitian maka dapat ditemukan arah serta sasaran yang ingin dicapai dalam suatu penelitian. Tujuan penelitian ditetapkan berdasarkan permasalahan yang diteliti. Tujuan penelitian pada penelitian ini adalah bagaimana kinerja Smart menurut perspektif pengguna pada atribut- atribut yang mempengaruhi kepuasan konsumen.

3.3.5 Pembatasan Masalah

Agar masalah yang dibahas tidak menyimpang dari pokok permasalahan dan tujuan yang telah ditetapkan maka dilakukan pembatasan masalah. Terdapat dua pembatasan masalah dalam penelitian ini, yaitu sampel yang digunakan adalah pengguna kartu seluler CDMA Smart yang telah menggunakan Smart selama minimal dua bulan sehingga diharapkan sudah memahami fitur-fitur yang ada pada Smart. Yang kedua yaitu pembentukan dimensi dalam penelitian ini berdasarkan perspektif pengguna.

3.4 Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dengan studi pustaka dan penyebaran kuesioner I. Lebih jelasnya berikut langkah-langkahnya: 3.4.8 Identifikasi Atribut Identifikasi atribut dilakukan untuk mendapatkan atribut-atribut kartu seluler CDMA yang menjadi faktor pengaruh dalam memilih dan menggunakan kartu seluler CDMA. Identifikasi atribut dilakukan dengan studi pustaka dan menyusun dan menyebarkan kuesioner tahap I. Studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan atribut-atribut awal mengenai kartu seluler. Studi pustaka dilakukan dengan mencari penelitian- penelitian sebelumnya mengenai kartu seluler ke perpustakaan pusat UNS, perpusatakaan TI UNS, perpustakaan pusat Universitas Kristen Satya Wacana UKSW Salatiga dan penelusuran melalui internet. 38IV- Setelah didapatkan atribut dari studi pustaka maka dilakukan penyusunan dan penyebaran kuesioner I. Dari kuesioner tahap I akan didapatkan atribut-atribut kartu seluler CDMA yang menjadi faktor pengaruh bagi konsumen dalam memilih dan menggunakan kartu seluler CDMA dari responden. Jumlah responden untuk kuesioner tahap I penelitian ini adalah lebih besar dari atau sama dengan 30 n ≥ 30. Karena jumlah sampel lebih besar dari 30 akan memberikan lebih besar peluang untuk menghasilkan distribusi normal, sebagai salah satu asumsi yang mesti dipenuhi dalam analisa statistika http:mvlia.multiply.comjournalitem105Minimal_30. Selain itu, pada kuesioner awal ini hanya dilakukan identifikasi atribut tambahan dari responden, sehingga cukup terwakili dengan n ≥ 30. Untuk mengatasi kuesioner yang tidak kembali atau tidak dapat diolah maka pada tahap I ini kuesioner yang disebar sebanyak 40 buah. Metode sampling yang digunakan adalah purposive sampling, karena terdapat syarat bahwa responden adalah pengguna kartu seluler Smart selama minimal dua bulan. Untuk pencarian responden dilakukan dengan accidental di tempat- tempat keramaian seperti Solo Grand Mall, Matahari, Gallery Smart dan counter-counter. Langkah selanjutnya setelah hasil kuesioner I terkumpul adalah memilih atribut penelitian yang berpengaruh pada kepuasan pelanggan. Atribut-atribut tersebut digunakan untuk menyusun kuesioner tahap II. 3.4.9 Penyusunan dan Penyebaran Kuesioner II Ekspektasi dan Persepsi Kuesioner II ini disusun berdasarkan atribut-atribut yang didapatkan dari identifikasi atribut melalui studi pustaka dan penyebaran kuesioner I. Jumlah atribut yang didapatkan dari identifikasi atribut 39IV- adalah sebanyak 47 atribut sehingga sampel minimal 230 responden, jumlah ini didapatkan dari lima kali jumlah atribut Hair dkk., 1998. Untuk mengantisipasi jika terdapat kuesioner rusak ataupun tidak kembali dari jumlah sampel minimum maka jumlah sampel yang diambil untuk tahap II sebanyak 250 sampel. Kuesioner tahap ini terdiri dari profil responden dan pernyataan mengenai ekspektasi dan persepsi. Dari ekspektasi ingin diketahui harapan mengenai tingkat kepentingan dari responden pada 47 atribut yang terdapat dalam kuesioner II. Sedangkan persepsi merupakan penilaian kinerja kartu seluler Smart menurut pengguna Smart. Untuk ekspektasi, responden diminta menentukan sikap, berupa harapan mengenai tingkat kepentingan, dengan menggunakan skala likert yaitu 1-5. − Skor 5: Jawaban sangat penting − Skor 4: Jawaban penting − Skor 3: Jawaban biasanetral − Skor 2: Jawaban tidak penting − Skor 1: Jawaban sangat tidak penting Untuk persepsi, responden diminta menilai kinerja Smart yang dirasakan selama ini. Penilaian ini juga menggunakan skala likert yaitu 1- 5. − Skor 5: Jawaban sangat baik − Skor 4: Jawaban baik − Skor 3: Jawaban biasanetral − Skor 2: Jawaban jelek − Skor 1: Jawaban sangat jelek Metode sampling yang digunakan adalah purposive sampling, karena terdapat syarat bahwa responden adalah pengguna kartu seluler 40IV- Smart selama minimal 2 bulan. Untuk pencarian responden dilakukan dengan accidental di daerah-daerah yang ramai dan menitipkan kuesioner pada beberapa counter. Untuk cara kedua dilakukan dengan cara mendatangi counter-counter isi ulang pulsa yang ramai dikunjungi pelanggan dan yang menjual pulsa Smart, kemudian menitipkan sejumlah kuesioner pada counter tersebut agar dapat diisi sewaktu-waktu jika ada pengguna Smart yang datang ke counter tesebut. Jumlah kuesioner yang dititipkan pada masing-masing counter berbeda tergantung pada kesanggupan counter tersebut dan lokasi counter. 3.4.10 Uji Validitas dan Reliabilitas Pada tahap ini dilakukan pengujian awal data hasil kuesioner yaitu keharusan kuesioner bersifat valid dan reliabel. Apabila data tersebut bersifat valid kondisi dimana alat ukur mampu mengungkapkan kondisi yang akan diukur dan reliabel kondisi dimana jawaban responden konsisten dari waktu ke waktu maka data tersebut dianggap telah lulus uji, dapat digunakan untuk analisis berikutnya dan dapat dipertanggung- jawabkan secara ilmiah. Validitas isi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara skor tiap butir dengan skor total butir. Apabila dalam pengujian validitas ini terdapat butir pertanyaan yang tidak valid maka ia otomatis tidak diikutsertakan dalam proses perhitungan dan analisis selanjutnya. Rumus yang digunakan untuk menghitung validitas adalah rumus 2.12. Sedangkan uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui adanya konsistensi dan stabilitas nilai hasil skala pengukuran tertentu. Reliabilitas berkonsentrasi pada masalah akurasi pengukuran dan hasilnya. Pengujian reliabilitas dilakukan dengan menggunakan metode Cronbach’s Alpha dengan batas reliabel 0.60, dengan persamaan 2.13. 41IV- Kuesioner dikatakan reliabel jika r hasil lebih besar dari r tabel r hasil r tabel. Semakin besar nilai Cronbach’s Alpha, maka semakin tinggi tingkat reliabilitas penelitian yang dilakukan. Dalam penelitian ini, penghitungan validitas dan reliabilitas menggunakan software SPSS 12.0. 3.4.11 Analisis Faktor Analisis faktor digunakan untuk membentuk dimensi-dimensi dari atribut-atribut kepuasan. Analisis faktor menggunakan data dari kuesioner II bagian ekspektasi yang telah diuji validitas dan reliabilitas. Langkah-langkah analisis faktor:

1. Penentuan tujuan

Dalam penelitian ini, analisis faktor digunakan untuk uji multikolinearitas. Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah ditemukan adanya korelasi antar atribut bebas independen yang digunakan sebagai butir-butir pertanyaan yang terdapat dalam kuesioner. Jika ditemukan adanya korelasi antar atribut bebas independen maka atribut tersebut harus dieliminasi. 2. Penyusunan Matrik Korelasi Komponen matrik korelasi dihitung dengan menggunakan rumus, matrik terbentuk berupa matrik bujur sangkar dengan ordo nxn n adalah jumlah atribut. Data mentah ekspektasi yang telah diuji validitas dan reliabilitas disusun dalam matrik korelasi. Tujuan penyusunan matriks korelasi adalah untuk mendapatkan nilai-nilai kedekatan hubungan antar atribut.

3. Uji Asumsi

Setelah penyusunan matrik kemudian dilakukan dengan uji asumsi. Uji ini dilakukan untuk pengukuran kelayakan sampel dan meyakinkan bahwa matrik korelasi terbentuk adalah sesuai untuk dilakukan analisis faktor. Pengujian Bartlett’s test of sphericity dapat dipakai 42IV- untuk uji hipotesa bahwa matriks korelasi bukan matriks identitas . KMO Kaiser-Meyer-Olkin and Measure of Sampling Adequacy berguna untuk pengukuran kelayakan sampel.

4. Ekstraksi Faktor

Analisis faktor dilakukan dengan metode ekstraksi PCA Principal Component Analysis . PCA mampu mengelompokkan atribut yang banyak ke dalam dimensi-dimensi dan menghilangkan atribut yang mempunyai sumbangan informasi kecil atau kurang relevan dengan penelitian. Pada langkah ini akan diketahui sejumlah faktor yang layak dapat mewakili seperangkat atribut. Dalam ekstraksi faktor ini, digunakan nilai eigenvalue untuk menyatakan nilai variansi atribut. Penentuan jumlah faktor yang diinginkan sebagai hasil ekstrak menggunakan kriteria latent root, dimana hanya faktor dengan eigenvalue 1 yang dianggap signifikan.

5. Rotasi Faktor

Rotasi varimax merupakan rotasi yang umum digunakan dalam analisis faktor. Rotasi faktor dilakukan untuk memudahkan interpretasi faktor. Untuk itu setelah ekstraksi, faktor- faktor yang terbentuk perlu dirotasi. Tujuan rotasi adalah untuk mengekstrimkan faktor loading atribut. Rotasi dilakukan dengan memutar sumbu faktor dari titik pusatnya menuju titik yang ingin dituju. 3.4.12 Perhitungan Gap Persepsi dan Ekspektasi Langkah-langkah dalam menghitung gap persepsi-ekspektasi adalah: 43IV- 1. Menghitung rata-rata skor tiap atribut dalam kuesioner ekspektasi maupun persepsi dengan rumus sebagai berikut: n Ei Ei å = ................................................................ 3.1 n Pi Pi å = ................................................................ 3.2 Dimana: Ei = Nilai rata-rata ekspektasi atribut i Pi = Nilai rata-rata persepsi atribut i å Ei = Jumlah total nilai ekspektasi atribut i seluruh responden å Pi = Jumlah total nilai persepsi atribut i seluruh responden n = jumlah responden 2. Menghitung gap persepsi dan ekspektasi tiap atribut dengan rumus sebagai berikut: Ei Pi Si - = ................................................................ 3.3 Dimana: Si = gap persepsi dan ekspektasi untuk atribut i 3.4.13 Perhitungan Customer Satisfaction Index CSI Untuk mengetahui besarnya CSI dapat digunakan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menentukan Mean Importance Score MIS. Nilai ini berasal dari rata- ata kepentingan tiap responden. Untuk menghitung MIS digunakan persamaan 2.5. 44IV- 2. Membuat Weight Factors WF. Bobot ini merupakan persentase dari nilai MIS per atribut tehadap MIS seluruh atribut. Untuk menghitung WF digunakan persamaan 2.6. 3. Membuat Weight Score WS. Bobot ini merupakan perkalian antara WF dengan rata-rata tingkat kepuasan Mean Satisfaction Score. Untuk menghitung WS digunakan persamaan 2.7. 4. Menentukan Customer Satisfaction Index CSI. Untuk menghitung CSI digunakan persamaan 2.8. 3.4.14 Pembuatan Grafik Tingkat Kepentingan Dan Kinerja Faktor Pembuatan grafik tingkat kepentingan dan kinerja faktor dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor kualitas jasa apa yang dianggap penting oleh konsumen kartu seluler Smart dan bagaimana kinerja yang dirasakan oleh konsumen terhadap pelayanan yang diberikan oleh Smart-Telecom. Langkah-langkahnya adalah: 1. Tingkat kepentingan merupakan ordinat Y 2. Persepsi atau kinerja mrupakan ordinat X 3. Plotkan pada grafik, pilih scatter plot 4. Masukkan data 5. Bagi wilayah grafik menjadi empat bagian kuadran A, B, C dan D. Cara membagi grafik adalah: − Untuk garis tengah horizontal: dengan menghitung rata-rata dari tingkat kepentingan menggunakan persamaan 2.6, tarik garis lurus di angka tersebut ke arah horizontal. − Untuk garis tengah vertikal: dengan menghitung rata-rata dari kinerja menggunakan persamaan 2.6, tarik garis lurus di angka tersebut ke arah vertikal. 6. Pembagian kuadran adalah sebagai berikut: 45IV- − Kuadran A berada di sebelah kiri garis vertikal dan di atas garis horizontal. Kuadaran A menunjukkan faktor-faktor yang dianggap sangat penting oleh responden, namun kinerjanya dianggap tidak memuaskan. − Kuadran B berada di sebelah kanan garis vertikal dan di atas garis horizontal. Kuadaran B menunjukkan faktor-faktor yang dianggap sangat penting oleh responden, dan kinerjanya dianggap memuaskan. − Kuadran C berada di sebelah kiri garis vertikal dan di bawah garis horizontal. Kuadaran C menunjukkan faktor-faktor yang dianggap biasa saja oleh responden, dan kinerjanya juga dianggap biasa saja. − Kuadran D berada di sebelah kanan garis vertikal dan di bawah garis horizontal. Kuadaran D menunjukkan faktor-faktor yang dianggap tidak penting oleh responden, dan kinerjanya dianggap baik oleh responden.

3.5 Tahap Analisis dan Kesimpulan